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PS-VSS
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新的CNN-Mamba网络增强了视网膜血管分割
研究人员开发了一种新颖的混合CNN-Mamba网络用于视网膜血管分割，特别针对识别小血管的挑战性任务。该模型采用多边形扫描视觉状态空间模型（PS-VSS）来更好地保持血管结构的拓扑完整性，并采用时频协同注意力机制（SFCAM）来增强特征提取。在三个公共数据集上进行测试时，该模型取得了具有竞争力的F1分数、AUC值和敏感度。
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Polygon-mamba网络改进视网膜血管分割
研究人员开发了一种名为Polygon-mamba的新型混合CNN-Mamba网络，用于分割视网膜小血管，这项任务对于诊断眼部疾病至关重要。该模型采用多边形扫描视觉状态空间模型（PS-VSS）来更好地保持小血管的连通性，克服了传统水平-垂直扫描的局限性。此外，还使用了时频协同注意力机制（SFCAM），通过整合空间和频域信息来增强特征提取。在三个公开数据集上进行测试，Polygon-mamba取得了具有竞争力的性能，F1分数约为0.828…